Καθώς οι εταιρείες παράγουν όλο και περισσότερα δεδομένα, η παραδοσιακή προσέγγιση για την αποθήκευση δεδομένων γίνεται όλο και πιο δύσκολη και δαπανηρή στη διατήρηση. Το Data Vault, μια σχετικά νέα προσέγγιση στην αποθήκευση δεδομένων, προσφέρει μια λύση σε αυτό το πρόβλημα παρέχοντας έναν επεκτάσιμο, ευέλικτο και οικονομικά αποδοτικό τρόπο διαχείρισης μεγάλου όγκου δεδομένων.
Σε αυτήν την ανάρτηση, θα διερευνήσουμε πώς τα Data Vaults είναι το μέλλον της αποθήκευσης δεδομένων και γιατί όλο και περισσότερες εταιρείες υιοθετούν αυτήν την προσέγγιση. Θα παρέχουμε επίσης εκπαιδευτικούς πόρους για όσους θέλουν να εμβαθύνουν στο θέμα!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι το Data Vault;
Το Data Vault είναι μια τεχνική μοντελοποίησης αποθήκης δεδομένων που ταιριάζει ιδιαίτερα σε ευέλικτες αποθήκες δεδομένων. Προσφέρει υψηλό βαθμό ευελιξίας για επεκτάσεις, πλήρη μοναδιαία-χρονική ιστορικοποίηση των δεδομένων και επιτρέπει έναν ισχυρό παραλληλισμό των διαδικασιών φόρτωσης δεδομένων. Ο Dan Linstedt ανέπτυξε τη μοντελοποίηση Data Vault τη δεκαετία του 1990.
Μετά την πρώτη δημοσίευση το 2000, κέρδισε μεγαλύτερη προσοχή το 2002 μέσα από μια σειρά άρθρων. Το 2007, ο Linstedt κέρδισε την έγκριση του Bill Inmon, ο οποίος το περιέγραψε ως τη «βέλτιστη επιλογή» για την αρχιτεκτονική του Data Vault 2.0.
Όποιος ασχολείται με τον όρο agile data warehouse θα καταλήξει γρήγορα στο Data Vault. Το ιδιαίτερο με την τεχνολογία είναι ότι επικεντρώνεται στις ανάγκες των εταιρειών επειδή επιτρέπει ευέλικτες προσαρμογές με χαμηλή προσπάθεια σε μια αποθήκη δεδομένων.
Το Data Vault 2.0 εξετάζει ολόκληρη τη διαδικασία ανάπτυξης και την αρχιτεκτονική και αποτελείται από τη μέθοδο των στοιχείων (υλοποίηση), την αρχιτεκτονική και το μοντέλο. Το πλεονέκτημα είναι ότι αυτή η προσέγγιση λαμβάνει υπόψη όλες τις πτυχές της επιχειρηματικής ευφυΐας με την υποκείμενη αποθήκη δεδομένων κατά την ανάπτυξη.
Το μοντέλο Data Vault προσφέρει μια σύγχρονη λύση για την υπέρβαση των περιορισμών των παραδοσιακών προσεγγίσεων μοντελοποίησης δεδομένων. Με την επεκτασιμότητα, την ευελιξία και την ευελιξία του, παρέχει μια σταθερή βάση για την οικοδόμηση μιας πλατφόρμας δεδομένων που μπορεί να φιλοξενήσει την πολυπλοκότητα και την ποικιλομορφία των σύγχρονων περιβαλλόντων δεδομένων.
Η αρχιτεκτονική hub-and-spoke του Data Vault και ο διαχωρισμός οντοτήτων και χαρακτηριστικών επιτρέπουν την ενοποίηση και την εναρμόνιση δεδομένων σε πολλαπλά συστήματα και τομείς, διευκολύνοντας τη σταδιακή και ευέλικτη ανάπτυξη.
Ένας κρίσιμος ρόλος του Data Vault στη δημιουργία μιας πλατφόρμας δεδομένων είναι να δημιουργήσει μια ενιαία πηγή αλήθειας για όλα τα δεδομένα. Η ενοποιημένη άποψη δεδομένων και η υποστήριξη για τη λήψη και παρακολούθηση των αλλαγών ιστορικών δεδομένων μέσω δορυφορικών πινάκων επιτρέπουν τη συμμόρφωση, τον έλεγχο, τις κανονιστικές απαιτήσεις και την ολοκληρωμένη ανάλυση και αναφορά.
Οι δυνατότητες ενοποίησης δεδομένων σχεδόν σε πραγματικό χρόνο του Data Vault μέσω φόρτωσης δέλτα διευκολύνουν το χειρισμό μεγάλου όγκου δεδομένων σε περιβάλλοντα που αλλάζουν γρήγορα, όπως εφαρμογές Big Data και IoT.
Data Vault έναντι παραδοσιακών μοντέλων αποθήκης δεδομένων
Το Third-Normal-Form (3NF) είναι ένα από τα πιο γνωστά παραδοσιακά μοντέλα αποθήκης δεδομένων, που συχνά προτιμάται σε πολλές μεγάλες υλοποιήσεις. Παρεμπιπτόντως, αυτό αντιστοιχεί στις ιδέες του Bill Inmon, ενός από τους «προπάτορες» της έννοιας της αποθήκης δεδομένων.
Η αρχιτεκτονική Inmon βασίζεται στο μοντέλο σχεσιακής βάσης δεδομένων και εξαλείφει τον πλεονασμό δεδομένων αναλύοντας τις πηγές δεδομένων σε μικρότερους πίνακες που αποθηκεύονται σε μάρκες δεδομένων και διασυνδέονται χρησιμοποιώντας πρωτεύοντα και ξένα κλειδιά. Διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι συνεπή και ακριβή επιβάλλοντας κανόνες ακεραιότητας αναφοράς.
Ο στόχος της κανονικής φόρμας ήταν να δημιουργηθεί ένα ολοκληρωμένο μοντέλο δεδομένων σε επίπεδο εταιρείας για την αποθήκη βασικών δεδομένων. Ωστόσο, έχει ζητήματα επεκτασιμότητας και ευελιξίας λόγω των εξαιρετικά συζευγμένων μαρτύρων δεδομένων, των δυσκολιών φόρτωσης σχεδόν σε λειτουργία σε πραγματικό χρόνο, των επίπονων αιτημάτων και του σχεδιασμού και της υλοποίησης από πάνω προς τα κάτω.
Το μοντέλο Kimbal, που χρησιμοποιείται για OLAP (διαδικτυακή αναλυτική επεξεργασία) και μάρκες δεδομένων, είναι ένα άλλο διάσημο μοντέλο αποθήκης δεδομένων στο οποίο οι πίνακες γεγονότων περιέχουν συγκεντρωτικά δεδομένα και οι πίνακες διαστάσεων περιγράφουν αποθηκευμένα δεδομένα σε ένα σχέδιο σχήματος αστεριού ή σχήματος νιφάδας χιονιού. Σε αυτήν την αρχιτεκτονική, τα δεδομένα οργανώνονται σε πίνακες γεγονότων και διαστάσεων που αποκανονικοποιούνται για να απλοποιήσουν την αναζήτηση και την ανάλυση.
Το Kimbal βασίζεται σε ένα μοντέλο διαστάσεων που είναι βελτιστοποιημένο για ερωτήματα και αναφορές, καθιστώντας το ιδανικό για εφαρμογές επιχειρηματικής ευφυΐας. Ωστόσο, είχε προβλήματα με την απομόνωση των πληροφοριών που προσανατολίζονται στο θέμα, τον πλεονασμό δεδομένων, τις ασύμβατες δομές ερωτημάτων, τις δυσκολίες επεκτασιμότητας, την ασυνεπή ευκρίνεια των πινάκων γεγονότων, τα ζητήματα συγχρονισμού και την ανάγκη για σχεδιασμό από πάνω προς τα κάτω με υλοποίηση από κάτω προς τα πάνω.
Αντίθετα, η αρχιτεκτονική Data Vault είναι μια υβριδική προσέγγιση που συνδυάζει πτυχές τόσο της αρχιτεκτονικής 3NF όσο και της Kimball. Είναι ένα μοντέλο που βασίζεται σε αρχές σχέσεων, κανονικοποίηση δεδομένων και μαθηματικά πλεονασμού που αναπαριστά τις σχέσεις μεταξύ οντοτήτων με διαφορετικό τρόπο και δομεί διαφορετικά πεδία πίνακα και χρονικές σημάνσεις.
Σε αυτήν την αρχιτεκτονική, όλα τα δεδομένα αποθηκεύονται σε ένα θησαυροφυλάκιο ακατέργαστων δεδομένων ή μια λίμνη δεδομένων, ενώ τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται συνήθως αποθηκεύονται σε μια κανονικοποιημένη μορφή σε ένα επιχειρηματικό θησαυροφυλάκιο που περιέχει δεδομένα ιστορικού και συγκεκριμένου περιβάλλοντος που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για αναφορά.
Το Data Vault αντιμετωπίζει τα ζητήματα στα παραδοσιακά μοντέλα όντας πιο αποτελεσματικό, επεκτάσιμο και ευέλικτο. Επιτρέπει τη φόρτωση σχεδόν σε πραγματικό χρόνο, την καλύτερη ακεραιότητα των δεδομένων και την εύκολη επέκταση χωρίς να επηρεάζονται οι υπάρχουσες δομές. Το μοντέλο μπορεί επίσης να επεκταθεί χωρίς μετεγκατάσταση των υπαρχόντων πινάκων.
Modeling ApproachData StructureDesign Approach3NF ModelingTables in 3NFBottom-upKimbal ModelingStar Schema ή Snowflake SchemaTop-downData VaultHub-and-SpokeBottom-up
Αρχιτεκτονική του Data Vault
Το Data Vault έχει αρχιτεκτονική hub-and-spoke και ουσιαστικά αποτελείται από τρία επίπεδα:
Επίπεδο σταδίου: Συλλέγει τα ακατέργαστα δεδομένα από τα συστήματα προέλευσης, όπως το CRM ή το ERP
Επίπεδο αποθήκης δεδομένων: Όταν μοντελοποιείται ως μοντέλο Data Vault, αυτό το επίπεδο περιλαμβάνει:
- Raw Data Vault: αποθηκεύει τα ακατέργαστα δεδομένα.
- Business Data Vault: περιλαμβάνει εναρμονισμένα και μετασχηματισμένα δεδομένα βάσει επιχειρηματικών κανόνων (προαιρετικό).
- Metrics Vault: αποθηκεύει πληροφορίες χρόνου εκτέλεσης (προαιρετικό).
- Operational Vault: αποθηκεύει τα δεδομένα που ρέουν απευθείας από τα λειτουργικά συστήματα στην αποθήκη δεδομένων (προαιρετικό.)
Data Mart Layer: Αυτό το επίπεδο μοντελοποιεί δεδομένα ως σχήμα αστεριού ή/και άλλες τεχνικές μοντελοποίησης. Παρέχει πληροφορίες για ανάλυση και αναφορά.
Πηγή εικόνας: Lamia Yessad
Το Data Vault δεν απαιτεί εκ νέου αρχιτεκτονική. Νέες λειτουργίες μπορούν να δημιουργηθούν παράλληλα απευθείας χρησιμοποιώντας τις έννοιες και τις μεθόδους του Data Vault και τα υπάρχοντα στοιχεία δεν χάνονται. Τα πλαίσια μπορούν να κάνουν την εργασία σημαντικά πιο εύκολη: δημιουργούν ένα επίπεδο μεταξύ της αποθήκης δεδομένων και του προγραμματιστή και έτσι μειώνουν την πολυπλοκότητα της υλοποίησης.
Στοιχεία του Data Vault
Κατά τη μοντελοποίηση, το Data Vault χωρίζει όλες τις πληροφορίες που ανήκουν στο αντικείμενο σε τρεις κατηγορίες – σε αντίθεση με την κλασική μοντελοποίηση τρίτης κανονικής μορφής. Στη συνέχεια, αυτές οι πληροφορίες αποθηκεύονται αυστηρά διαχωρισμένες μεταξύ τους. Οι λειτουργικές περιοχές μπορούν να χαρτογραφηθούν στο Data Vault στους λεγόμενους κόμβους, συνδέσμους και δορυφόρους:
#1. Κόμβοι
Οι κόμβοι είναι η καρδιά της βασικής επιχειρηματικής ιδέας, όπως ο πελάτης, ο πωλητής, η πώληση ή το προϊόν. Ο πίνακας διανομέα σχηματίζεται γύρω από το επιχειρηματικό κλειδί (όνομα καταστήματος ή τοποθεσία) όταν μια νέα παρουσία αυτού του επιχειρηματικού κλειδιού εισάγεται για πρώτη φορά στην αποθήκη δεδομένων.
Ο κόμβος δεν περιέχει περιγραφικές πληροφορίες και κανένα FK. Αποτελείται μόνο από το επιχειρηματικό κλειδί, με μια ακολουθία κλειδιών ταυτότητας ή κατακερματισμού που δημιουργείται από την αποθήκη, σφραγίδα ημερομηνίας/ώρας φόρτωσης και πηγή εγγραφής.
#2. Συνδέσεις
Οι σύνδεσμοι δημιουργούν σχέσεις μεταξύ των επιχειρηματικών κλειδιών. Κάθε καταχώρηση σε έναν σύνδεσμο μοντελοποιεί nm σχέσεις οποιουδήποτε αριθμού κόμβων. Επιτρέπει στο θησαυροφυλάκιο δεδομένων να αντιδρά με ευελιξία σε αλλαγές στην επιχειρηματική λογική των συστημάτων πηγής, όπως αλλαγές στην εγκάρδια σχέση των σχέσεων. Όπως και ο κόμβος, ο σύνδεσμος δεν περιέχει περιγραφικές πληροφορίες. Αποτελείται από τα αναγνωριστικά ακολουθίας των κόμβων που αναφέρει, ένα αναγνωριστικό ακολουθίας που δημιουργείται από αποθήκη, σφραγίδα ημερομηνίας/ώρας φόρτωσης και πηγή εγγραφής.
#3. Δορυφόροι
Οι δορυφόροι περιέχουν τις περιγραφικές πληροφορίες (πλαίσιο) για ένα επιχειρηματικό κλειδί που είναι αποθηκευμένο σε έναν κόμβο ή μια σχέση που είναι αποθηκευμένη σε έναν σύνδεσμο. Οι δορυφόροι λειτουργούν “μόνο εισαγωγή”, που σημαίνει ότι το πλήρες ιστορικό δεδομένων αποθηκεύεται στον δορυφόρο. Πολλοί δορυφόροι μπορούν να περιγράψουν ένα μόνο επιχειρηματικό κλειδί (ή σχέση). Ωστόσο, ένας δορυφόρος μπορεί να περιγράψει μόνο ένα κλειδί (hub ή link).
Πηγή εικόνας: Carbidfischer
Πώς να δημιουργήσετε ένα μοντέλο αποθήκευσης δεδομένων
Η δημιουργία ενός μοντέλου Data Vault περιλαμβάνει πολλά βήματα, καθένα από τα οποία είναι κρίσιμο για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο είναι επεκτάσιμο, ευέλικτο και ικανό να καλύψει τις ανάγκες της επιχείρησης:
#1. Προσδιορίστε οντότητες και ιδιότητες
Προσδιορίστε τις επιχειρηματικές οντότητες και τα αντίστοιχα χαρακτηριστικά τους. Περιλαμβάνει στενή συνεργασία με τα ενδιαφερόμενα μέρη της επιχείρησης για την κατανόηση των απαιτήσεών τους και των δεδομένων που πρέπει να συλλέξουν. Μόλις εντοπιστούν αυτές οι οντότητες και τα χαρακτηριστικά, διαχωρίστε τα σε κόμβους, συνδέσμους και δορυφόρους.
#2. Καθορίστε τις σχέσεις οντοτήτων και δημιουργήστε συνδέσμους
Αφού προσδιορίσετε τις οντότητες και τα χαρακτηριστικά, ορίζονται οι σχέσεις μεταξύ των οντοτήτων και δημιουργούνται οι σύνδεσμοι για να αναπαραστήσουν αυτές τις σχέσεις. Σε κάθε σύνδεσμο εκχωρείται ένα επιχειρηματικό κλειδί που προσδιορίζει τη σχέση μεταξύ των οντοτήτων. Στη συνέχεια, οι δορυφόροι προστίθενται για να καταγράψουν τα χαρακτηριστικά και τις σχέσεις των οντοτήτων.
#3. Θέσπιση κανόνων και προτύπων
Μετά τη δημιουργία συνδέσμων, θα πρέπει να δημιουργηθεί ένα σύνολο κανόνων και προτύπων μοντελοποίησης αποθήκευσης δεδομένων για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο είναι ευέλικτο και μπορεί να χειριστεί τις αλλαγές με την πάροδο του χρόνου. Αυτοί οι κανόνες και τα πρότυπα θα πρέπει να επανεξετάζονται και να ενημερώνονται τακτικά για να διασφαλίζεται ότι παραμένουν συναφή και ευθυγραμμισμένα με τις επιχειρηματικές ανάγκες.
#4. Συμπληρώστε το μοντέλο
Μόλις δημιουργηθεί το μοντέλο, θα πρέπει να συμπληρωθεί με δεδομένα χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση σταδιακής φόρτωσης. Περιλαμβάνει τη φόρτωση των δεδομένων σε διανομείς, συνδέσμους και δορυφόρους χρησιμοποιώντας φορτία δέλτα. Το δέλτα φορτώνεται για να διασφαλίσει ότι φορτώνονται μόνο οι αλλαγές που έγιναν στα δεδομένα, μειώνοντας τον χρόνο και τους πόρους που απαιτούνται για την ενοποίηση δεδομένων.
#5. Δοκιμή και επικύρωση του μοντέλου
Τέλος, το μοντέλο θα πρέπει να ελεγχθεί και να επικυρωθεί για να διασφαλιστεί ότι πληροί τις επιχειρηματικές απαιτήσεις και ότι είναι επαρκώς επεκτάσιμο και ευέλικτο ώστε να χειρίζεται μελλοντικές αλλαγές. Θα πρέπει να εκτελούνται τακτικές εργασίες συντήρησης και ενημερώσεις για να διασφαλιστεί ότι το μοντέλο παραμένει ευθυγραμμισμένο με τις επιχειρηματικές ανάγκες και συνεχίζει να παρέχει μια ενοποιημένη προβολή των δεδομένων.
Πηγές εκμάθησης Data Vault
Το Mastering Data Vault μπορεί να προσφέρει πολύτιμες δεξιότητες και γνώσεις που είναι ιδιαίτερα περιζήτητες στις σημερινές βιομηχανίες που βασίζονται σε δεδομένα. Ακολουθεί μια ολοκληρωμένη λίστα πόρων, συμπεριλαμβανομένων μαθημάτων και βιβλίων, που μπορούν να βοηθήσουν στην εκμάθηση των περιπλοκών του Data Vault:
#1. Μοντελοποίηση αποθήκης δεδομένων με Data Vault 2.0
Αυτό το μάθημα Udemy είναι μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στην προσέγγιση μοντελοποίησης Data Vault 2.0, στη διαχείριση έργων Agile και στην ενοποίηση Big Data. Το μάθημα καλύπτει τα βασικά και θεμελιώδη στοιχεία του Data Vault 2.0, συμπεριλαμβανομένης της αρχιτεκτονικής και των επιπέδων του, των θυρίδων επιχειρήσεων και πληροφοριών και προηγμένες τεχνικές μοντελοποίησης.
Σας διδάσκει πώς να σχεδιάζετε ένα μοντέλο Data Vault από την αρχή, να μετατρέπετε παραδοσιακά μοντέλα όπως το 3NF και μοντέλα διαστάσεων σε Data Vault και να κατανοείτε τις αρχές της μοντελοποίησης διαστάσεων στο Data Vault. Το μάθημα απαιτεί βασικές γνώσεις βάσεων δεδομένων και βασικές αρχές SQL.
Με υψηλή βαθμολογία 4,4 στα 5 και πάνω από 1.700 κριτικές, αυτό το μάθημα με τις μεγαλύτερες πωλήσεις είναι κατάλληλο για όποιον θέλει να οικοδομήσει μια ισχυρή βάση στο Data Vault 2.0 και στην ενοποίηση Big Data.
#2. Επεξήγηση μοντελοποίησης αποθήκευσης δεδομένων με περίπτωση χρήσης
Αυτό το μάθημα Udemy έχει ως στόχο να σας καθοδηγήσει στη δημιουργία ενός μοντέλου Data Vault χρησιμοποιώντας ένα πρακτικό επιχειρηματικό παράδειγμα. Χρησιμεύει ως οδηγός για αρχάριους για το Data Vault Modeling, καλύπτοντας βασικές έννοιες όπως τα κατάλληλα σενάρια για τη χρήση μοντέλων Data Vault, τους περιορισμούς της συμβατικής Μοντελοποίησης OLAP και μια συστηματική προσέγγιση για την κατασκευή ενός μοντέλου Data Vault. Το μάθημα είναι προσβάσιμο σε άτομα με ελάχιστες γνώσεις βάσης δεδομένων.
#3. The Data Vault Guru: ένας ρεαλιστικός οδηγός
Το Data Vault Guru του κ. Patrick Cuba είναι ένας περιεκτικός οδηγός για τη μεθοδολογία του θησαυροφυλάκιου δεδομένων, ο οποίος προσφέρει μια μοναδική ευκαιρία για τη μοντελοποίηση της αποθήκης δεδομένων της επιχείρησης χρησιμοποιώντας αρχές αυτοματισμού παρόμοιες με αυτές που χρησιμοποιούνται στην παράδοση λογισμικού.
Το βιβλίο παρέχει μια επισκόπηση της σύγχρονης αρχιτεκτονικής και στη συνέχεια προσφέρει έναν εμπεριστατωμένο οδηγό για τον τρόπο παροχής ενός ευέλικτου μοντέλου δεδομένων που προσαρμόζεται στις αλλαγές στην επιχείρηση, το θησαυροφυλάκιο δεδομένων.
Επιπλέον, το βιβλίο επεκτείνει τη μεθοδολογία του θησαυροφυλακίου δεδομένων παρέχοντας αυτοματοποιημένη διόρθωση χρονοδιαγράμματος, ίχνη ελέγχου, έλεγχο μεταδεδομένων και ενσωμάτωση με εργαλεία ευέλικτης παράδοσης.
#4. Δημιουργία κλιμακούμενης αποθήκης δεδομένων με Data Vault 2.0
Αυτό το βιβλίο παρέχει στους αναγνώστες έναν περιεκτικό οδηγό για τη δημιουργία μιας κλιμακούμενης αποθήκης δεδομένων από την αρχή μέχρι το τέλος χρησιμοποιώντας τη μεθοδολογία Data Vault 2.0.
Αυτό το βιβλίο καλύπτει όλες τις βασικές πτυχές της κατασκευής μιας επεκτάσιμης αποθήκης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της τεχνικής μοντελοποίησης Data Vault, η οποία έχει σχεδιαστεί για να αποτρέπει τυπικές αποτυχίες αποθήκευσης δεδομένων.
Το βιβλίο περιέχει πολλά παραδείγματα που βοηθούν τους αναγνώστες να κατανοήσουν τις έννοιες με σαφήνεια. Με τις πρακτικές του γνώσεις και τα παραδείγματα του πραγματικού κόσμου, αυτό το βιβλίο είναι μια βασική πηγή για όποιον ενδιαφέρεται για την αποθήκευση δεδομένων.
#5. The Elephant in the Fridge: Guided Steps to Data Vault Success
Το The Elephant in the Fridge του John Giles είναι ένας πρακτικός οδηγός που στοχεύει να βοηθήσει τους αναγνώστες να επιτύχουν την επιτυχία του Data Vault ξεκινώντας από την επιχείρηση και τελειώνοντας με την επιχείρηση.
Το βιβλίο εστιάζει στη σημασία της οντολογίας των επιχειρήσεων και της μοντελοποίησης επιχειρηματικής ιδέας και παρέχει βήμα προς βήμα καθοδήγηση σχετικά με τον τρόπο εφαρμογής αυτών των εννοιών για τη δημιουργία ενός σταθερού μοντέλου δεδομένων.
Μέσω πρακτικών συμβουλών και δειγμάτων, ο συγγραφέας προσφέρει μια σαφή και απλή εξήγηση περίπλοκων θεμάτων, καθιστώντας το βιβλίο έναν εξαιρετικό οδηγό για όσους είναι νέοι στο Data Vault.
Τελικές Λέξεις
Το Data Vault αντιπροσωπεύει το μέλλον της αποθήκευσης δεδομένων, προσφέροντας στις εταιρείες σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά την ευελιξία, την επεκτασιμότητα και την αποτελεσματικότητα. Είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για επιχειρήσεις που πρέπει να φορτώσουν μεγάλους όγκους δεδομένων γρήγορα και για εκείνες που θέλουν να αναπτύξουν τις εφαρμογές επιχειρηματικής ευφυΐας τους με ευέλικτο τρόπο.
Επιπλέον, οι εταιρείες που έχουν μια υπάρχουσα αρχιτεκτονική σιλό μπορούν να ωφεληθούν πολύ από την υλοποίηση μιας αποθήκης βασικών δεδομένων ανάντη χρησιμοποιώντας το Data Vault.
Μπορεί επίσης να σας ενδιαφέρει να μάθετε για τη γενεαλογία δεδομένων.